1、交通标志检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法交通标志检测；
2、目标类别名：stop sign；
3、数量：1803
4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876
2022-12-19 16:28:32
281.92MB
使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据）
PCA_KNN : PCA + KNN
PCA_SVM : PCA + SVM
NMF_KNN : NMF + KNN
NMF_SVM : NMF + SVM
HOG_KNN : HOG + KNN
HOG_SVM : HOG + SVM
2022-12-13 13:26:02
13.78MB
交通标志分类数据集，大约有58个分类，每个类别有大约120张图片。csv文件有交通标志类的相应描述。
交通标志分类数据集，大约有58个分类，每个类别有大约120张图片。csv文件有交通标志类的相应描述。
2022-12-12 11:28:37
189.84MB
1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。
2.本数据集含有45类标志，有关联ID。
3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。
4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。
有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享
采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测
手工标注范围良好，适合高精度目标识别
可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富
2022-12-06 09:30:30
393B
交通标志检测数据集--1500个txt标签文件，适用于yolo系列、ssd、faster rcnn系列目标检测算法训练
2022-12-02 14:29:42
312KB
1
交通标志检测数据集--1500个jpg图片，适用于yolo系列、ssd、faster rcnn系列目标检测算法训练
2022-12-02 14:29:42
280.58MB
1
1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型，
2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’；
3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO
参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605
2022-12-01 17:27:55
706.61MB
【深度学习】基于YOLOv5的交通标志识别系统-gtsdb.zip
使用YOLOv5进行交通标志识别，并使用PyQt5制作了一个简易的可视化界面。使用的数据集为gtsdb，该数据量较少，仅用于测试实验使用。详细说明可见本人关于该系统的博客。
2022-11-20 15:25:36
322.71MB
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